ADAS 教学：引领车辆安全和技术的未来

随着高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的引入，汽车行业正在经历范式转变。 ADAS 包含一系列电子技术和组件，旨在帮助驾驶员安全高效地操作车辆。这种复杂性的增加要求技术人员了解这些不同的传感器和系统在车辆行驶时如何与车辆交互。

在车辆操作中增加技术的使用可以减少驾驶员分心驾驶的情况。让车辆在行驶时远离道路上的其他车辆可以挽救生命并提高运营效率。随着第一个名为“SpeedoStat”的速度控制装置于 1950 年获得专利并在 1958 年克莱斯勒 Imperial 上使用，对车辆速度的无人驾驶控制的追求诞生了（Sears，2018）。

让驾驶员集中精力驾驶车辆已成为整个 21 世纪车辆上常见的一项功能。随着技术的进步，车辆辅助控制的下一个发展是自动驾驶操作的版本。人类驾驶车辆会增加发生事故的可能性，到2020 年将导致超过 500 万起碰撞事故。减少大量碰撞事故将有助于挽救生命并降低普通消费者的保险费用。实施 ADAS 是为了帮助开发更安全的道路。

高级驾驶辅助系统组件

多年来，随着 OEM 决定为驾驶员提供更多技术以使驾驶员体验更加愉快，车辆控制自身操作的能力一直在稳步增强。随着这项技术的实施，车辆的传感器和系统已集成到车辆中，以使车辆系统的控制更加融入车辆操作。控制移动物体的主要问题之一是它附近的其他物体并不总是静止的。该系统必须能够适应这些其他物体不断变化的深度、速度和大小，以便在它们周围导航。所有这些输入必须通过称为传感器融合的概念相互关联。传感器融合是 ECM 内完成的简单过程，用于确定车辆相对于其他车辆和车辆路径中障碍物的位置。为了了解道路内的位置，车辆必须能够确定当前发生的情况，以便能够移动以调整其路径。为此，车辆配备了几种不同类型的传感器和摄像头，可用于获取车辆上的 ECM 可用于进行调整的信息。这些传感器分为以下类型。

• 雷达传感器：这些传感器使用无线电波来检测物体、测量它们的距离并确定它们的速度。以高频发送这些无线电波将产生图像，该图像被反射回传感器，以便传感器识别道路内是否存在障碍物。利用不同的 MHz 输出允许不同类型的雷达在不同的情况下工作。这些系统的设计是为了满足车辆的需求，与车辆上的各种其他传感器相结合，即使在最困难的情况下，ECM 也能看到车辆的前方。快速拾取障碍物是在碰撞发生前调整车辆运行方向的关键。
• 摄像头：基于视觉的系统分析图像和视频流，以识别车道标记、交通标志和车辆路径中的物体。当摄像头拾取道路上的物体​​时，车辆上的计算能力必须能够非常快速地处理该物体。该传感器通常安装在挡风玻璃后面的高处，因此可以畅通无阻地看到道路。当摄像头拍摄图像时，它会确定道路标记、具有光学字符识别 (OCR)功能的道路标志之间的差异，并与其他车辆系统进行交叉检查，以确定车辆需要引导到哪里，以尽量减少偏离道路的可能性或碰到障碍物。
• LiDAR 传感器：光探测和测距 (LiDAR) 传感器采用激光束来测量距离并创建详细的环境 3D 地图。创建 3D 地图后，ECM 可以确定深度以及正常眼睛可以解读的其他项目。利用机器学习的输入，ECM 可以将这些信息转换为车辆前方区域的实时 3 维地图。这些传感器可分为两种类型：机电传感器和固态激光雷达。机电类型更像是第一代类型的传感器，具有旋转组件，可实现远程雷达图像。固态激光雷达构建在单芯片上，并且更加紧凑，因此可以更多地集成到汽车应用中。固态激光雷达传感器以特定模式发出光线，当光线反射回传感器时，它可以根据返回和未返回的光线生成图像。激光雷达不像系统中的摄像头那样受环境影响。
• 超声波传感器：这些传感器使用声波来检测接近度并协助停车、盲点监控和障碍物检测。超声波的使用很容易在保险杠盖和其他低高度部件中实现。这些传感器的功率非常低，并且在靠近障碍物时通常非常准确。它们有时称为接近传感器，传感器和障碍物之间的距离通常为 3-5 英尺。一些 OEM不再依赖超声波传感器，而是采用 Tesla Vision ™©。
• 全球定位系统 (GPS) 全球导航卫星系统 (GNSS)：全球定位系统允许车辆使用它们作为参考点来确定车辆在地球上的位置。这是允许自主导航或由驾驶员控制的主要功能。该卫星网络在全球范围内提供多达 24 个标记，允许接收器根据它可以接收到的标记来三角测量其位置。 GNSS 是卫星导航系统的通用术语，因为有5 个不同国家和欧盟部署的 6 个主要星座（Novatel，2024 年）。将车辆的位置与卫星导航相关联，使车辆能够按照情况所需的方向和适当的速度移动。

ADAS 和道路内的自动驾驶需要各种传感器的网络来提供信息，以确保车辆安全运行。利用这些类型的传感器可以独立操作电子助力转向 (EPS)、自适应巡航控制 (ACC)、盲点检测 (BSD)、前方碰撞警告 (FCW)、车道保持辅助 (LKA) 和其他车辆系统。通过了解每个传感器如何提供输入来诊断这些系统，然后确定正确的输出，将使技术人员能够有效地进行诊断。 ASE 甚至实施了 L4，重点是理解和诊断 ADAS 相关问题。ASE L4将此类培训纳入您的汽车课程是使其与教育工作保持相关性的关键。 CDX 学习系统不断开发新内容，以适应汽车维修领域的新常态。 ADAS 和自动驾驶技术是汽车领域的下一个发展方向。

CDX 的MAST 系列为讲师提供的材料超出了目前市场上任何 ASE 培训的要求。在整个系列中利用“阅读-查看-做”模型，学生可以在整个产品中使用各种学习模式，从而使他们能够选择最好的学习方式。 
关于作者：

Nicholas Goodnight 博士是 ASE Master 认证的汽车和卡车技术员，也是常春藤科技社区学院的讲师。凭借近 20 年的行业经验，他将自己的热情和专业知识教授给大学生工作所需的职场技能。在过去的几年里，古德奈特博士在韦恩堡当地社区任教，并乐于帮助其他人成功实现成为汽车技术人员的愿望。

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